基于面元素重排的三维网格模型数据隐藏算法

目的 为了解决目前三维数据隐藏算法不能兼顾无失真和盲提取的问题，提出一种新的完全无失真的三维网格模型数据隐藏盲算法。方法 首先使用混沌逻辑映射选择嵌入与提取模式，保证数据的安全性。然后利用面元素重排，完全不会造成三维模型失真的性质，通过不同嵌入模式规则对三角面元素进行重排，以嵌入秘密数据。接收端则可根据相应的提取模式规则提取秘密数据。结果 仿真结果与分析表明，该算法不会对三维模型造成任何失真，嵌入容量为每顶点2比特，且能抵抗仿射变换攻击、噪声攻击和平滑攻击等。结论 这种三维数据隐藏盲算法无失真，容量大、安全性高、鲁棒性强，适用于三维载体不容修改的情形，如军事、医学、秘密通信和版权保护等。     

基于双平行互质阵列的二维非网格DOA估计

近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。     

严正声明

近期有不法网站和个人假借我刊名义向广大读者、作者征稿,同时收取一定金额的注册费、审稿费和版面费等。对此,本刊严正声明:《中国塑料》为中国塑料加工工业协会、北京工商大学和轻工业塑料加工应用研究所主办,杂志社所在地为北京市海淀区阜成路11号(邮政编码为100048),编辑部电话为86-10-68985541,投稿网址为:www.plaschina.com.cn,不接受其他任何形式的投稿。     

一种基于FPGA的可变速率帧结构设计与实现

在简述V.35接口的基础上针对V.35接口速率可变的应用需求提出了一种速率可变的帧结构,该帧结构可支持N×64kb/s(3≤N≤32)速率,从而在V.35接口上实现了多种速率的低速业务传输.     

Toward Energy-Efficient and Trustworthy eHealth Monitoring System

The rapid technological convergence between Internet of Things(IoT),Wireless Body Area Networks(WBANs)and cloud computing has made e-healthcare emerge as a promising application domain,which has significant potential to improve the quality of medical care.In particular,patient-centric health monitoring plays a vital role in e-healthcare service,involving a set of important operations ranging from medical data collection and aggregation,data transmission and segregation,to data analytics.This survey paper firstly presents an architectural framework to describe the entire monitoring life cycle and highlight the essential service components.More detailed discussions are then devoted to {\em data collection} at patient side,which we argue that it serves as fundamental basis in achieving robust,efficient,and secure health monitoring.Subsequently,a profound discussion of the security threats targeting eHealth monitoring systems is presented,and the major limitations of the existing solutions are analyzed and extensively discussed.Finally,a set of design challenges is identified in order to achieve high quality and secure patient-centric monitoring schemes,along with some potential solutions.     

基于Web的3D模型浏览与交互系统的研究与实现

设计了基于Web的3D模型浏览与交互系统，主要采用基于WebGL的第三方库Three.js来实现。该系统的建立主要包括场景的构建、场景的交互控制和模型的云存储。模型是场景构建的前提，用户可从外部导入所需模型或利用系统自带的简单模型进行模型的构建。场景交互技术主要包括模型的平移、旋转、缩放、拾取、剖切、3D动画模型的播放以及信息的显示等。模型的云存储是指用户可以通过登录账户将3D模型存储到服务器，日后需要时直接从服务器中加载即可。     

以创新驱动为支撑实现新作为

任何企业,只有盈利性的增长,才会有持久健康的发展,才能够在行业中拥有不断稳固的影响力。但,怎样做才能够实现盈利性的增长?需要有创新能力,而且是源源不断地创新,既包括产品的创新,也包括管理的创新。A.O.史密斯作为一家有着146年历史的美国公司,深耕中国市场20多年间,无论进入哪个行业。     

基于L0优化的网格曲面特征线提取算法

基于网格曲面特征线的稀疏分布,提出一种优化的特征线提取算法。对于给定的网格,在每个面上计算一个值或向量作为输入。对输入的度量建立L_0优化模型,使其在网格边上的跃变尽可能少且优化前后的变化较小。给出基于变量分裂技术与罚函数方法的交替方向优化算法,并引入一种迭代的策略提升解的稀疏性,以取得更高质量的特征线。实验结果表明,该算法能有效提取网格曲面的特征线,与Crest lines算法、变分算法等相比,提高了特征线提取的质量和带噪数据的鲁棒性。